Wird künstliche Intelligenz die Entwicklung des Factorings vorantreiben? Diese Finanzierungslösung, bei der Unternehmen ihre Rechnungen an ein spezialisiertes Unternehmen abtreten, um eine Finanzierung zu erhalten, ist nicht neu. Doch die Rechenleistung der KI könnte ihr die Flexibilität verleihen, die ihr bislang gefehlt hat. Durch eine verbesserte Bewertung von Risiken und Betriebskapitalbedarf dürfte KI die Analyse durch Factoring-Anbieter beschleunigen und damit auch Finanzierungsentscheidungen schneller ermöglichen. Die Einführung der elektronischen Rechnungsstellung Ende 2026 könnte den Weg für diese neue Generation des Factorings ebnen.
Welche Vorteile kann künstliche Intelligenz (KI) bieten, um die Welt des Factorings zu verändern – einer Finanzmanagementtechnik, bei der ein Unternehmen seine Rechnungen an ein spezialisiertes Unternehmen (den sogenannten „Factor“) verkauft? Factoring ist im Allgemeinen flexibler und schneller als ein Bankkredit. Die Bereitstellung einer Finanzierungslinie im Rahmen eines Factoring-Vertrags erfordert jedoch eine Reihe von Compliance- und Finanzsicherheitsprüfungen sowie die Überprüfung von Dokumenten, die einige Zeit in Anspruch nehmen können. Für Unternehmen besteht das Ziel jedoch darin, schnell Liquidität zu erhalten, um Liquiditätsengpässe zu überwinden oder ihr Wachstum zu finanzieren. Daher stellt sich die Frage: Könnte KI diese Prozesse beschleunigen und gleichzeitig die Betrugserkennung verbessern?
Dank ihres Potenzials, große Datenmengen zu verarbeiten, könnte KI die Möglichkeiten des „Scorings“ erweitern, um die Zuverlässigkeit eines Kunden zu bewerten.
Factoring-Anbieter sind in der Regel Banktöchter, die Rechnungen ankaufen und deren Einzug verwalten. Dieses spezialisierte Finanzierungsmodell basiert im Wesentlichen auf der Bonität der Schuldner. Je zuverlässiger diese sind – etwa ein Großunternehmen oder eine öffentliche Gebietskörperschaft –, desto eher ist der Factor bereit, die Rechnungen anzukaufen. Das größte Risiko besteht darin, eine gefälschte Rechnung oder eine Forderung zu erwerben, die niemals beglichen wird. Genau hier könnte KI ansetzen, um die Prozesse zu beschleunigen. „KI kann den Factoring-Anbietern dabei helfen, systematische Kontrollen durchzuführen. Aufgrund des hohen Datenvolumens arbeiten sie heute häufig noch mit Stichproben“, erklärt Maxime Bertin, Geschäftsführer des Maklers Fibus.
Verbesserung der Risikobewertung
Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, könnte KI auch die Möglichkeiten des „Scorings“ erweitern, um die Bonität und Zuverlässigkeit eines Kunden zu bewerten. Factoring-Anbieter verfügen heute über zahlreiche Daten, anhand derer sie beurteilen können, ob ein Kunde oder dessen Schuldner zuverlässig zahlt. „KI wird es ermöglichen, anhand der Rechnungsstellungs- und Zahlungsgewohnheiten der Kunden Szenarien zu erstellen, um Zahlungseingänge besser vorherzusagen“, ergänzt Maxime Bertin.
Einige Fintechs und Dienstleistungsunternehmen haben sich bereits auf diesem Gebiet positioniert. So bietet Cegid Steuerberatern und Kleinstunternehmen (TPE) ein KI-gestütztes Liquiditätsmanagement sowie einen Liquiditätsvorschuss innerhalb von 48 Stunden an. „KI ermöglicht es uns, die Risiken von Zahlungsausfällen und Betrug bei jeder Rechnung innerhalb weniger Sekunden zu bewerten. Die größte Herausforderung besteht darin, jeder Rechnung sofort die passende Risikostufe zuzuordnen, um sehr schnell eine Entscheidung treffen zu können. Das kann KI leisten“, erklärt Maïté Leteno, VP Product Marketing Manager Small Business bei Cegid.
Ziel ist es, eine vorausschauende Liquiditätsplanung zu entwickeln, indem wiederkehrende Zahlungseingänge, Finanzkennzahlen, Bilanzen und sogar Lohndaten analysiert werden. Durch die Nutzung realer Marktdaten kann KI den Spielraum für fundierte Risikoentscheidungen erweitern. „Wir verwenden ein Scoring-Modell, das auf beobachteten Zahlungsausfällen basiert, die nach Unternehmenstypen segmentiert werden, um zuverlässige Prognosen zu erstellen. Dank dieser Methode können wir Branchen mit begrenztem Risiko höhere Finanzierungsannahmequoten anbieten“, ergänzt Marek Zanguropol, Experte für Finanzdienstleistungen und Liquiditätsmanagement bei Cegid.
Factoring auf Rechnungsbasis auf dem Vormarsch
KI ermöglicht eine Finanzierung „pro Rechnung“ oder „Zeile für Zeile“, ohne dass dafür das gesamte Forderungsportfolio eingebracht werden muss. Dieser Trend gewinnt bei Kleinstunternehmen (TPE) an Bedeutung, könnte sich aber auch bei größeren Unternehmen durchsetzen. „Heute finanzieren Factoring-Anbieter eher Forderungsbestände [den Saldo nach Verbuchung aller Zu- und Abgänge, Anm. d. Red.] als einzelne Rechnungen. KI dürfte es ermöglichen, deutlich größere Rechnungsvolumina Rechnung für Rechnung zu analysieren. Bislang ist dieses Angebot Unternehmen mit geringem Rechnungsaufkommen vorbehalten“, erklärt Maxime Bertin. Künftig könnte so beispielsweise ein Industrieunternehmen mit mehreren Hunderttausend Rechnungen Factoring für einen Teil seiner Rechnungen nutzen.
„Die Schwäche der KI besteht darin, dass sie dazu neigt, fehlende Daten zu ergänzen. Machine Learning und Algorithmen sind derzeit zuverlässiger.“
Die Rückschläge einiger Fintechs, denen die Umsetzung von KI nicht gelungen ist, zeigen, dass diese Technologie nicht immer unfehlbar ist. Die stark regulierte und von Natur aus vorsichtige Factoring-Branche im Bankensektor prüft, experimentiert und testet. Bislang hat sie KI noch nicht wirklich in ihre Geschäftsprozesse integriert.
„Die Herausforderung besteht darin, KI so einzusetzen, dass sie uns bei der Datenerfassung Zeit spart und beispielsweise die kritische Analyse unserer Finanzanalysten unterstützt. Es handelt sich um ein langfristiges Projekt, das Entwicklungen im Bereich der Geschäftsprozesse erfordert. Unsere Finanzanalysen stützen sich auf eine Vielzahl von Dokumenten und Informationen. Sobald diese gesammelt und strukturiert sind, können wir zur Analyse- und Entscheidungsphase übergehen, die weiterhin dem Menschen vorbehalten bleibt“, erklärt Maha Sefrioui, Leiterin der Kundenbeziehungen bei Factofrance und im Exekutivkomitee des Factoring-Geschäftsbereichs der Crédit Mutuel-Gruppe für KI zuständig.
Auch im Forderungseinzug wird das Potenzial von KI untersucht, insbesondere zur Unterstützung der Backoffice-Teams. Diese nutzen derzeit Scores aus Datenbanken, um gezielt Kundengruppen zu identifizieren, die vorrangig kontaktiert werden sollen. KI könnte hier die Produktivität steigern.
Mehr Daten für bessere Prognosen
Der Einsatz von KI steht noch ganz am Anfang. Die elektronische Rechnungsstellung, die ab September 2026 für Großunternehmen und ein Jahr später für die übrigen Unternehmen eingeführt werden soll, dürfte die Marktlandschaft grundlegend verändern. Durch den erleichterten Zugang zu Daten wird es möglich sein, den Betriebskapitalbedarf von Unternehmen besser vorherzusagen und sie dadurch gezielter zu beraten.
„Über Daten zu Rechnungen zu verfügen, zu wissen, wann sie eingehen und wann sie von den Lieferanten bezahlt werden, sowie Zahlungseingänge und Zahlungsausgänge zu kennen, ermöglicht es, die am besten geeignete Finanzierungslösung auszuwählen“, erklärt Ludovic Sarda, Gründer von TRESO2, einer zugelassenen Plattform für die elektronische Rechnungsstellung und Partner der Banque publique d’investissement und von Arkéa. Die Plattform bietet ein Modul zur Zentralisierung von Zahlungen und zur Rechnungsfinanzierung, insbesondere über Factoring.
Der erste Schritt besteht jedoch bereits darin, mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) sämtliche Informationen aus Rechnungen im PDF-Format auszulesen. In diesem Punkt zeigt generative KI ihre Grenzen, räumt Ludovic Sarda ein. „Die Schwäche der KI besteht darin, dass sie dazu neigt, fehlende Daten zu ergänzen. Dabei kommt es zu sogenannten Halluzinationen. Machine Learning und Algorithmen sind derzeit zuverlässiger.“
3 Fragen an … Thibaut Robet, Geschäftsführer von Fibus
Warum ist Factoring unverzichtbar geworden?
Factoring ist eine flexible kurzfristige Finanzierungslösung, die Unternehmen gleich zwei Vorteile bietet. Zum einen unterstützt sie ihr Wachstum – inzwischen entfallen 95 % der Factoring-Anwendungsfälle auf diesen Zweck. Factoring ist zu einem festen Bestandteil der Unternehmensfinanzierung geworden, dessen Volumen mit dem Umsatz wächst. Zum anderen ist es ein unverzichtbares Instrument zur finanziellen Vorsorge für Finanzabteilungen, die damit Phasen der Unsicherheit und sogar schwierige Zeiten überbrücken können. In solchen Situationen bleibt Factoring im Gegensatz zu anderen Finanzierungsformen – beispielsweise Darlehen – weiterhin verfügbar.
Was zeichnet Fibus auf diesem Markt besonders aus?
Fibus verfügt über das größte Beratungsteam, das sich in Frankreich und Europa auf Factoring spezialisiert hat. Im Jahr 2024 haben uns unsere Kunden Forderungen im Wert von 45 Mrd. € zur Finanzierung anvertraut. Wir sind in 40 Ländern vertreten, und mehr als 50 % unserer Kunden sind international tätig. Dazu zählen französische Unternehmen mit ausländischen Tochtergesellschaften ebenso wie internationale Konzerne mit Geschäftstätigkeit in Frankreich. Wir decken alle drei Bereiche des Factorings ab: die Strukturierung der Finanzierung, die Absicherung des Kundenrisikos durch Kreditversicherung und die kontinuierliche Optimierung der Finanzierung mithilfe unserer Steuerungssoftware. Wir sind die einzigen in Europa, die all diese Leistungen vereinen.
Wie integriert Fibus KI in sein digitales Angebot?
Unsere digitale Produktpalette ARI Trade ermöglicht die Verwaltung sämtlicher Aspekte des Factorings, einschließlich des Kundenrisikos. Die Software automatisiert Forderungsabtretungen und erstellt KI-gestützte Reportings. Die traditionell aufwendige und unsichere Abweichungsanalyse erfolgt dadurch heute unmittelbar und zuverlässig. Mit ARI steigern unsere Kunden ihr Finanzierungsvolumen durchschnittlich um 15 % und reduzieren gleichzeitig ihren Verwaltungsaufwand auf ein Fünftel. Unsere Roadmap basiert auf zwei Säulen: KI, um immer präzisere Analysen und Entscheidungshilfen bereitzustellen, sowie ein Anwenderclub, dessen Rückmeldungen in die Entwicklung neuer Funktionen einfließen.
Quelle: Le Nouvel Economiste